UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA COLÉGIO POLITÉCNICO DA UFSM
CURSO TÉCNICO EM GEOPROCESSAMENTO
GEOPROCESSAMENTO APLICADO À VITICULTURA DA SERRA GAÚCHA – RS
RELATÓRIO FINAL DE ESTÁGIO CURRICULAR OBRIGATÓRIO
Pâmela Aude Pithan
Santa Maria, RS, Brasil 2015
GEOPROCESSAMENTO APLICADO À VITICULTURA DA SERRA GAÚCHA – RS
Pâmela Aude Pithan
Relatório de Habilitação Profissional apresentado ao Curso Técnico em Geoprocessamento da Universidade Federal de Santa Maria -
RS, como requisito parcial para obtenção do título de Técnico em Geoprocessamento
Orientador: Elódio Sebem
Santa Maria, RS, Brasil 2015
Universidade Federal de Santa Maria Colégio Politécnico da UFSM
Curso Técnico em Geoprocessamento
A Comissão Examinadora, abaixo assinada, aprova o Relatório de Estágio
GEOPROCESSAMENTO APLICADO À VITICULTURA DA SERRA GAÚCHA – RS
Elaborado por Pâmela Aude Pithan
Como requisito parcial para obtenção do título de Técnico em Geoprocessamento
COMISSÃO EXAMINADORA:
Elódio Sebem, Dr. (Presidente/Orientador)
Alessandro Carvalho Miola, Dr. (UFSM)
Lúcio de Paula Amaral, Dr. (UFSM)
Santa Maria, 26 de Maio de 2015
Universidade Federal de Santa Maria Colégio Politécnico da UFSM
Curso Técnico em Geoprocessamento
GEOPROCESSAMENTO APLICADO À VITICULTURA DA SERRA GAÚCHA – RS
Relatório de Estágio realizado na EMPRESA BRASILEIRA DE PESQUISA AGROPECUÁ
RIA EMBRAPA.
Elaborado por Pâmela Aude Pithan
Elódio Sebem, Dr. (Presidente/Orientador)
Rosemary Hoff, Dr.
(Supervisora da empresa)
Pâmela Aude Pithan (Estagiária)
Santa Maria, 26 de Maio de 2015
RESUMO
Relatório de Estágio
Colégio Politécnico da UFSM Universidade Federal de Santa Maria
GEOPROCESSAMENTO APLICADO À VITICULTURA DA SERRA GAÚCHA - RS.
AUTOR: PÂMELA AUDE PITHAN ORIENTADOR: ELÓDIO SEBEM Santa Maria, 26 de Maio de 2015
O Estágio Supervisionado, de 300 horas como requisito parcial para a formação no curso de Técnico em Geoprocessamento do Colégio Politécnico da UFSM, foi desenvolvido no Laboratório de Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária Embrapa – Uva e Vinho, localizado no município de Bento Gonçalves – RS, região da Serra Gaúcha. Foram desenvolvidas atividades como, obter dados geográficos através das técnicas e ferramentas oriundas do geoprocessamento e sensoriamento remoto, que geram informações, com potencial para colaborar com estruturação e atualização do sistema de informação geográfica (SIG) existente na instituição, produção de mapas temáticos, mapeamento de uso do solo, análises com modelos digitais de elevação, treinamento em softwares e equipamentos disponíveis, trabalhos com imagens orbitais, elaboração de artigo científico, a aprovação do mesmo e participação em eventos. A realização do estágio permitiu ampliar os conhecimentos sobre as noções e fundamentos de Geoprocessamento, a interação com a equipe de trabalho, a vivência do dia a dia de uma empresa de grande porte, de importância nacional e internacional, com a vivência de aprendizados que não são possíveis em sala de aula.
Palavras-chave: Estágio. Geoprocessamento. Sensoriamento Remoto. Sistemas de Informação Geográfica.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1. Estação de Enologia de Bento Gonçalves. ....................................... 14
Figura 2. Sede da Embrapa Uva e vinho, Bento Gonçalves (RS). ................... 14
Figura 3. Croqui de Acesso ao Centro Nacional de Pesquisa da Uva e Vinho
CNPUV/EMBRAPA e localização do município de Bento Gonçalves – RS. .... 15
Figura 4. Tela de apresentação. ....................................................................... 27
Figura 5. Histórico da propriedade. .................................................................. 28
Figura 6. Croqui dos setores da propriedade. .................................................. 29
Figura 7. Tela dos Vinhedos. ............................................................................ 30
Figura 8. Mapa de Mesorregião do Rio Grande do Sul. ................................... 32
Figura 9. Mapa da Microrregião do Rio Grande do Sul. ................................... 32
Figura 10. Mapa de localização das águas e áreas de preservação permanente
– CNPUV/EMBRAPA. ...................................................................................... 33
Figura 11. Áreas disponíveis para pesquisa e experimentação com agrotóxicos
CNPUV/EMBRAPA. ......................................................................................... 34
Figura 12. Coleta de pontos com receptor GPS em vinhedo da cultivar Merlot,
interação e troca de conhecimentos entre as equipes das instituições Embrapa
Uva e Vinho e Fepagro Serra. .......................................................................... 39
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Exemplo da tabela gerada a partir do uso da ferramenta Tabulate Área,
cruzamento dos dados de altimetria e cultivares autorizadas para vinhos finos tintos e secos.............................................................................................................................38
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
ArcGIS – Software de SIG da ESRI
CNPUV – Centro Nacional de Pesquisa de Uva e Vinho
DO – Denominação de Origem
EFCT – Estação Experimental de Fruticultura de Clima Temperado
Embrapa – Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária
ENVI – Environment for Visualizing Images
EVT – Estação Experimental de Viticultura Tropical
GPS – Global Positioning System
GVSIG – Software livre de SIG
ha – Hectare
IAF – Índice de Área Foliar
IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
Ibravin – Instituto Brasileiro do Vinho
IG – Indicação Geográfica
INPE – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
INPI – Instituto Nacional da Propriedade Industrial
I.P – Indicação de Procedência
LABEX – Laboratórios Virtuais no Exterior
MAPA – Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento
μm – Micromêtro
m² - Metro quadrado
NDVI – Normalized Difference Vegetation Index
OLI – Operacional Land Imager
ONR – Office of Naval Research
PD&I – Projeto de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação
PDI – Processamento Digital de Imagens
PostgreSQL – Sistema gerenciador de banco de dados de código aberto
Quantum GIS – Software livre de SIG
SIG – Sistema de Informações Geográficas
Spring - Sistema de Processamento de Informações Geográficas
UEPAE – Unidade de Execução de Pesquisa de Âmbito Estadual
UFRJ – Universidade Federal do Rio de Janeiro
UFSM – Universidade Federal de Santa Maria
UTM – Projeção Universal Transversa de Mercator
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ..................................................................................................... 11
1.1 Justificativa ........................................................................................................ 11
1.2 Apresentação da Empresa ................................................................................ 11
1.2.1 Identificação da Empresa ............................................................................... 12
1.2.2 Histórico da Embrapa Sede ............................................................................ 12
1.2.3 A Embrapa CNPUV ........................................................................................ 13
1.2.4 Laboratório de Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento ....................... 15
1.3 Atividades desenvolvidas na empresa .............................................................. 16
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ................................................................................. 18
2. 1 Geoprocessamento .......................................................................................... 18
2. 2 Sistema de Informações Geográficas (SIG) ..................................................... 19
2.3 Sensoriamento Remoto ..................................................................................... 20
2.4 A Viticultura ....................................................................................................... 22
3 MATERIAIS E MÉTODOS .................................................................................... 26
3.1 Procedimentos Metodológicos Adotados .......................................................... 26
4 DESCRIÇÃO DAS ATIVIDADES ......................................................................... 27
4.1 Treinamentos para os recadastradores dos viticultores do estado.................... 27
4.2 Correções de dados do Cadastro Vitícola de Pinto Bandeira e Vale dos
Vinhedos............... .................................................................................................. 29
4.3 Confecção de mapas temáticos de Meso e Microrregiões, Mapeamento de uso
do solo e áreas de preservação permanente da Embrapa Uva e Vinho. ................ 31
4.4 Elaboração de artigo científico para o Simpósio Brasileiro de Sensoriamento
Remoto: Cálculo e utilização de NDVI para monitoramento de cobertura vegetal. . 34
4.5 Estudos com Modelos Digitais de Elevação e geração de informações
estatísticas a partir de cruzamento de informações em Sistema de Informação
Geográfica................... ............................................................................................ 36
4.6 Levantamentos em campo para aquisição de informações georreferenciadas
por meio de equipamento GPS Geodésico. ............................................................ 38
5 CONCLUSÃO DO TRABALHO ............................................................................ 40
REFERÊNCIAS ....................................................................................................... 41
1 INTRODUÇÃO
1.1 Justificativa
Com o intuito de atender as diretrizes curriculares do Curso Técnico em
Geoprocessamento da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), o estágio
foi realizado na Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), no
Centro Nacional de Pesquisa de Uva e Vinho (CNPUV), localizado no
município de Bento Gonçalves – RS, Brasil (Figura 3). O CNPUV está que
desenvolve ações de pesquisa com uva, vinho, maçã e outras fruteiras de
clima temperado.
As atividades foram desenvolvidas no Laboratório de Sensoriamento
Remoto e Geoprocessamento, tiveram início no dia 01 de agosto de 2014 e
término no dia 01 de fevereiro de 2015, sendo contabilizadas 21 horas e 30
minutos semanais, no período da tarde, totalizando uma carga horária de 580
horas.
A escolha da empresa se deu em função desta ser uma empresa de
inovação tecnológica, focada na geração de conhecimento para a agropecuária
brasileira, realizadas com a utilização de ferramentas de Geoprocessamento.
A oportunidade do estágio proporcionou-me participar de eventos,
treinamentos, trabalhos a campo, elaboração/submissão de artigo e
desenvolvimento de projetos na empresa, principalmente no projeto Cadastro
Vitícola do Rio Grande do Sul.
1.2 Apresentação da Empresa
12
A Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) é uma
empresa pública com autonomia administrativa e financeira e personalidade
jurídica de direito privado que atua tanto no âmbito nacional como
internacional, e é vinculada ao Ministério da Agricultura, Pecuária e
Abastecimento (MAPA).
1.2.1 Identificação da Empresa
Nome: Centro Nacional de Pesquisa da Uva e do Vinho (CNPUV) da
Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária Uva e Vinho (Embrapa Uva e
Vinho).
Endereço: Rua/Av. Livramento. Nº 515
CEP: 95700-000
Cidade: Bento Gonçalves – Rio Grande do Sul
Contato: (54) 3455-8062
Setor: Laboratório de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto
E-mail: [email protected]
Horário: De segunda à sexta-feira
Manhã: das 8h00min às 11h30min
Tarde: das 13h00 às 17h30min
1.2.2 Histórico da Embrapa Sede
Na década de 1970, a agricultura se intensificava no Brasil. O
crescimento acelerado da população e da renda per capita, e a abertura para o
mercado externo mostravam que, sem investimentos em ciências agrárias, o
país não conseguiria reduzir o diferencial entre o crescimento da demanda e o
da oferta de alimentos e fibras. O então Ministro da Agricultura, Luiz Fernando
13
Cirne Lima, constituiu um grupo de trabalho para definir objetivos e funções da
pesquisa agropecuária, identificar limitações, sugerir providências, indicar
fontes e formas de financiamento, e propor legislação adequada para
assegurar a dinamização desses trabalhos. Então em 7 de dezembro de 1972,
o então Presidente da República, Emílio Garrastazu Médici, sancionou a Lei nº
5.851, que autorizava o Poder Executivo a instituir uma empresa pública, sob a
denominação de Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, vinculada ao
Ministério da Agricultura. O ato de instalação da empresa aconteceu em 26 de
abril de 1973 (EMBRAPA, 2014).
A sede da Embrapa em Brasília é responsável por planejar,
supervisionar, coordenar e controlar as atividades relacionadas à execução de
pesquisa agropecuária e à formulação de políticas agrícolas. Hoje a Embrapa
possui 46 Unidades Descentralizadas em todas as regiões do Brasil, 17
Unidades Centrais localizadas em Brasília, quatro Laboratórios Virtuais no
Exterior (LABEX) nos Estados Unidos, Europa, China e Coréia do Sul e três
Escritórios Internacionais na América Latina e África.
1.2.3 A Embrapa CNPUV
A história da Embrapa Uva e Vinho, no Centro Nacional de Pesquisa de
Uva e Vinho iniciou antes da criação da Embrapa Sede. Em 20 de outubro de
1937 foi criado o Laboratório Central de Enologia, com Sede no Rio de Janeiro
e três Estações de Enologia com sedes no Rio Grande do Sul, São Paulo e
Minas Gerais. Em 21 de julho de 1941, foi colocada a pedra fundamental da
Estação de Enologia de Bento Gonçalves (Figura 1), que iniciou suas
atividades em 30 de maio de 1942. Neste momento a estação contava com 13
variedades de porta-enxerto recebidas do Instituto Agronômico de Campinas
(SP) e 1.500 mudas da cultivar Seibel recebidas da Estação de Enologia de
Caldas (MG). A área da Estação de Enologia de Bento Gonçalves foi doada ao
Governo Federal pela Prefeitura Municipal para a instalação e ampliação da
mesma em um período de dois anos, formando assim a atual área da Embrapa
14
Uva e Vinho (Figura 2), que conta com cerca de 100 hectares (EMBRAPA,
2014).
Figura 1. Estação de Enologia de Bento Gonçalves.
Fonte: www.embrapa.br/uva-e-vinho/historia
Em 26 de agosto de 1975, durante reunião da Diretoria Executiva da
Embrapa, foi criada a Unidade de Execução de Pesquisa de Âmbito Estadual -
UEPAE de Bento Gonçalves. Em 04 de março de 1985, através da Deliberação
008/85, um ato atribui-lhe a denominação de Centro Nacional de Pesquisa de
Uva e Vinho (CNPUV). Se tornando uma das Unidades Descentralizadas da
Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa).
Figura 2. Sede da Embrapa Uva e vinho, Bento Gonçalves (RS).
Fonte: www.embrapa.br/uva-e-vinho/apresentacao
15
A Unidade também possui duas estações experimentais, a Estação
Experimental de Fruticultura de Clima Temperado (EFCT), localizada em
Vacaria, na região dos Campos de Cima da Serra do Rio Grande do Sul; e a
Estação Experimental de Viticultura Tropical (EVT), localizada em Jales - SP.
A Embrapa CNPUV tem como missão viabilizar soluções de pesquisa,
desenvolvimento e inovação para a sustentabilidade da vitivinicultura e da
fruticultura de clima temperado, em benefício da sociedade brasileira.
Figura 3. Croqui de Acesso ao Centro Nacional de Pesquisa da Uva e Vinho CNPUV/EMBRAPA e localização do município de Bento Gonçalves – RS.
Fonte: Embrapa Uva e Vinho.
1.2.4 Laboratório de Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento
Earth
16
O trabalho do Laboratório de Sensoriamento Remoto e
Geoprocessamento tem por objetivo, o estudo do relevo, do uso da terra e das
culturas por meio de análise e processamento de imagens de satélites e de
Sistemas de Informação Geográfica (SIG). Entre as diversas atividades
realizadas nesse âmbito de atuação, destacam-se as pesquisas com enfoque
diretamente relacionado à viticultura e a fruticultura no período de safras e
entre safras, bem como os estudos de solos e rochas realizados por meio da
caracterização espectral dos materiais.
Dentre os principais projetos de pesquisa desenvolvidos neste
Laboratório, destacam-se aqueles relacionados à formulação de indicações
geográficas de uvas viníferas, desenvolvimento de metodologias e ferramentas
subsidiárias à agricultura de precisão, análises relacionadas ao campo da
gestão ambiental, contribuindo também para projetos de zoneamento agrícola
e cadastro vitícola. A equipe conta com a supervisão da pesquisadora
Rosemary Hoff.
Os equipamentos do laboratório são desktops e notebook que contém
programas específicos para processamento digital de imagens, sistema de
informação geográfica e geoprocessamento. Além disto, conta-se com receptor
Topcon Hiper Sr para apoio nos trabalhos de campo, bem como
estereoscópios de espelho e de bolso para interpretação de fotografias aéreas.
Entre os diversos softwares utilizados no âmbito da pesquisa, destacam-se as
plataformas ENVI, ArcGIS, Spring, GVSIG, Quantum GIS, Google Earth e o
banco de dados PostgreSQL entre outros.
1.3 Atividades desenvolvidas na empresa
As atividades eram estabelecidas de acordo com as demandas do
projeto Cadastro Vitícola. Ademais, eram atendidas as demandas específicas
de pesquisadores da Embrapa, de outras instituições e de usuários internos e
externos da Unidade, as quais necessita de técnicas e ferramentas de
geoprocessamento.
17
Dentre as atividades desenvolvidas durante o estágio pode-se citar:
Treinamentos para os recadastradores dos viticultores do estado,
juntamente com as entidades conveniadas no cadastro vitícola;
Correção de dados do Cadastro Vitícola de Pinto Bandeira e Vale
dos Vinhedos;
Confecção de mapas temáticos de meso e microrregiões;
Mapeamento de uso do solo e áreas de preservação permanente da Embrapa
Uva e Vinho;
Elaboração de artigo científico para o Simpósio Brasileiro de
Sensoriamento Remoto, cálculo e utilização de NDVI para monitoramento de
cobertura vegetal;
Geração de informações estatísticas a partir de cruzamento de
informações em Sistema de Informação Geográfica para construir as tabelas
de informações geográficas de Pinto Bandeira e Vale dos Vinhedos;
Análises com Modelos Digitais de Elevação, tais como elaboração
de dados de declividade, exposição solar e altimetria;
Levantamentos em campo para aquisição de informações
georreferenciadas por meio de equipamento GPS Geodésico.
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2. 1 Geoprocessamento
O objetivo principal do Geoprocessamento é ser a ferramenta que
possibilite diferentes analises de evoluções espaciais e temporais de um
fenômeno geográfico. Conforme Rodrigues (1993), geoprocessamento é um
conjunto de tecnologias de coleta, tratamento, manipulação e apresentação de
informações espaciais voltado para um objetivo específico.
O Geoprocessamento surgiu, cresceu e se expande com base na
filosofia de que a informação organizada, correta e disponível de forma ágil é
indispensável para planejar e tomar decisões importantes de forma correta.
Assim o provérbio popular de que “informação é poder” nunca foi tão
verdadeiro e atual, ganhando vigor renovado em relação à informação
geográfica com o advento da tecnologia de geoprocessamento (FILHO, 2010).
Câmera e Davis (2001) descreveram um breve histórico da introdução
do geoprocessamento no Brasil:
Iniciado a partir do esforço de divulgação e formação de pessoal feito pelo prof. Jorge Xavier da Silva (UFRJ), no início dos anos 80. A vinda ao Brasil, em 1982, do Dr. Roger Tomlinson, responsável pela criação do primeiro SIG (o Canadian Geographical Information System), incentivou o aparecimento de vários grupos interessados em desenvolver tecnologia, entre os quais podemos citar:
UFRJ: O grupo do Laboratório de Geoprocessamento do Departamento de Geografia da UFRJ, sob a orientação do professor Jorge Xavier, desenvolveu o SAGA (Sistema de Análise Geo-Ambiental);
Os então responsáveis pelo setor de informática da empresa de aerolevantamento AeroSul criaram, em meados dos anos 80, um sistema para automatização de processos cartográficos. Posteriormente, constituíram empresa MaxiDATA e lançaram o MaxiCAD, software largamente utilizado no Brasil, principalmente em aplicações de Mapeamento por Computador. Mais recentemente, o produto dbMapa permitiu a junção de bancos de dados relacionais a arquivos gráficos MaxiCAD, produzindo uma solução para "desktop mapping" para aplicações cadastrais;
CPqD/TELEBRÁS: O Centro de Pesquisa e Desenvolvimento da TELEBRÁS iniciou, em 1990, o desenvolvimento do SAGRE (Sistema Automatizado de Gerência da Rede Externa), uma
19
extensiva aplicação de Geoprocessamento no setor de telefonia. Construído com base num ambiente de um SIG (VISION) com um banco de dados cliente-servidor (ORACLE), o SAGRE envolve um significativo desenvolvimento e personalização de software;
INPE: Em 1984, o INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) estabeleceu um grupo específico para o desenvolvimento de tecnologia de geoprocessamento e sensoriamento remoto (a Divisão de Processamento de Imagens - DPI). De 1984 a 1990 a DPI desenvolveu o SITIM (Sistema de Tratamento de Imagens) e o SGI (Sistema de Informações Geográficas), para ambiente PC/DOS, e, a partir de 1991, o SPRING (Sistema para Processamento de Informações Geográficas), para ambientes UNIX e MS/Windows. O SITIM/SGI foi suporte de um conjunto significativo de projetos ambientais. O SPRING unifica o tratamento de imagens de Sensoriamento Remoto (ópticas e microondas), mapas temáticos, mapas cadastrais, redes e modelos numéricos de terreno. A partir de 1997, o SPRING passou a ser distribuído via Internet e pode ser obtido através do web site http://www.dpi.inpe.br/spring;
O geoprocessamento denota a disciplina do conhecimento que utiliza
técnicas matemáticas e computacionais para o tratamento da informação
geográficas que tratam dos processos que ocorrem no espaço geográfico. As
ferramentas computacionais para Geoprocessamento são chamadas de SIG -
Sistemas de Informação Geográfica (CÂMERA e DAVIS, 2001).
2. 2 Sistema de Informações Geográficas (SIG)
O Sistema de Informações Geográficas (SIG) permite a realização de
diversas análises complexas e integração de dados, e com a criação de banco
de dados georreferenciados, torna possível a automatização da produção de
mapas e outros produtos cartográficos (ROCHA, 2000).
O ambiente de Geoprocessamento, representado pelo SIG, disponibiliza
valiosas ferramentas para aplicações em diferentes áreas do conhecimento,
que lidam com recursos geograficamente distribuídos. Qualquer atividade em
que a posição geográfica tenha alguma importância é tipicamente uma
aplicação deste recurso e suas ferramentas (FILHO, 2010). Sendo assim, há
pelo menos três grandes maneiras de utilizar um SIG, abaixo descritas:
Como ferramenta para produção de mapas;
Como suporte para análise espacial de fenômenos; e
20
Como um banco de dados geográficos, com funções de
armazenamento e recuperação de informação espacial.
Camargo (1997) destaca como as principais potencialidades do SIG, a
capacidade de manipulação de um volume informatizado de armazenamento e
recuperação de dados sobre sistemas convencionais, seja através da
capacidade de manipulação de um volume de dados muito maior e com
eficiência, capacidade de cruzamento de dados, rapidez e flexibilidade na
recuperação de dados, maior variedade de formas de apresentação e um maior
e melhor acesso a métodos de modelagem estatística e gráfica para análise e
interpretação de dados.
Por fim, a tecnologia utilizada nos SIGs, pode ser direcionada para a
investigação de diversos fenômenos relacionados com o meio ambiente,
engenharia urbana, e também, fornecer subsídios para tomada de decisões
(CALIJURI e ROHM, 1995).
2.3 Sensoriamento Remoto
O termo Sensoriamento Remoto foi promovido numa série de simpósios
patrocinados pelo ONR (Office of Naval Research) nos Laboratórios Willow
Run da Universidade de Michigan, em conjunto com o National Research
Council durante as décadas de 1960 e 1970, e desde então tem sido usado
(ESTES e JENSEN, 1998).
Sensoriamento Remoto é geralmente definido como “a obtenção de
informações sobre objetos distantes, sem contato com os mesmos”
(KONECNY e LEHMANN, 1984). Tal definição é curta, simples e facilmente
memorizável, mas considerando que o moderno sensoriamento remoto se
afastou consideravelmente de sua origem, a fotografia aérea, outros cientistas
têm sugerido uma definição mais focada de sensoriamento remoto, sendo este
o registro da informação das regiões do ultravioleta, visível, infravermelho e
micro-ondas do espectro eletromagnético, sem contato, por meio de
instrumentos tais como câmeras, escâneres, lasers, dispositivos lineares e/ou
21
matriciais localizados em plataformas tais como aeronaves ou satélites, e a
análise da informação adquirida por meio visual ou processamento digital de
imagens (JENSEN, 2009).
Segundo Meneses et al. (2012), Sensoriamento Remoto é uma ciência
que visa o desenvolvimento da obtenção de imagens da superfície terrestre por
meio da detecção e medição quantitativa das respostas das interações da
radiação eletromagnética com os materiais terrestres.
Por exemplo, somos capazes de ver uma árvore porque nossos olhos
recebem e traduzem convenientemente a energia luminosa procedente da
mesma. Esta energia luminosa, ademais, não é originada pela árvore, senão
por uma fonte eletromagnética exterior que a ilumina. Por isso, não somos
capazes de perceber esta árvore no escuro. Este simples exemplo nos serve
para introduzir os três principais elementos de qualquer sistema de
sensoriamento remoto: sensor (nossos olhos), objeto observado (árvore) e
fluxo energético que permite colocar ambos em relação. No caso dos nossos
olhos, esse fluxo procede do objeto pela reflexão da luz solar (CHUVIECO,
1990).
Este mesmo processo é utilizado para a obtenção de imagens e outros
tipos de dados provenientes da superfície terrestre. De acordo com Florenzano
(2002), a energia refletida ou emitida pela superfície terrestre e captada por
sensores eletrônicos, instalados em satélites artificiais, é transformada em
sinais elétricos, que são registrados e transmitidos para estações de recepção
na Terra, equipadas com enormes antenas parabólicas. Os sinais enviados
para essas estações são transformados em dados em forma de gráficos,
tabelas ou imagens. A partir da interpretação desses dados, é possível obter
informações a respeito da superfície terrestre.
Através de softwares dedicados exclusivamente para tratamento de
imagens, podem-se gerar imagens com diferentes composições de cores,
ampliações de partes das imagens e classificações temáticas dos objetos nelas
identificados, obtendo-se assim produtos como mapas temáticos que são
usados para estudos de geologia, vegetação, uso do solo, relevo, agricultura,
rede de drenagem, inundações, entre outros (SAUSEN, 2007).
A caracterização das massas vegetais constitui uma das tarefas mais
interessantes no sensoriamento remoto, por consequência informações
22
coletadas por sensores remotos orbitais e de superfície têm sido empregadas
em estudos acerca do comportamento da vegetação. Para isso, é necessário,
primeiramente, estabelecer as relações entre os parâmetros radiométricos,
contidos em produtos de sensoriamento remoto, e os parâmetros biofísicos da
vegetação. Estas relações têm sido estabelecidas através de índices de
vegetação.
Um dos índices mais empregados em estudos acerca da vegetação é o
Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (do inglês Normalized
Difference Vegetation Index) proposto por Rouse et al. (1973), que relaciona a
reflectância da vegetação nos comprimentos de onda do vermelho e do
infravermelho próximo. O NDVI é considerado um indicador do crescimento da
vegetação e do acúmulo de biomassa verde pelas plantas e, ao ser relacionado
ao índice de área foliar e à radiação fotossinteticamente ativa absorvida pelo
dossel, pode ser empregado no monitoramento do ciclo de desenvolvimento de
videiras, interpretação de padrões espaciais de índice de área foliar (IAF),
infestações por pragas e moléstias, disponibilidade hídrica, características
físico-químicas de frutos e qualidade de vinhos (JOHNSON et al., 2003).
2.4 A Viticultura
No Rio Grande do Sul, a viticultura é a principal atividade agrícola
desenvolvida nos municípios localizados na Encosta Superior da Serra do
Nordeste, região conhecida como Serra Gaúcha, mais importante pólo
vitivinícola brasileiro onde estão localizadas 82% da área cultivada com
videiras no Estado (PROTAS e CAMARGO, 2011).
Dada relevância social e econômica da atividade vitivinícola para região,
diversas ações de pesquisa e extensão têm sido empreendidas a fim de
promover o desenvolvimento e qualificação da produção da uva e do vinho.
Entre uma vasta gama de linhas de atuação, destacam-se os estudos que
empregam ferramentas de sensoriamento remoto e geoprocessamento no
intuito de subsidiar qualitativamente a produção agrícola, sobretudo no que se
23
refere ao estabelecimento de técnicas para monitoramento do ciclo de videiras
e estabelecimento de relações acerca de práticas de manejo, condições
meteorológicas e estado nutricional e fitossanitário das plantas.
Seguindo está linha de raciocínio o cadastro vitícola do Rio Grande do
Sul vem sendo realizado desde 1995, quando anunciada a abertura do
mercado mundial e o setor vitivinícola nacional demonstrava preocupação com
o mercado do vinho brasileiro (MELLO et al., 2012).
Elaborado com a participação de todos os segmentos do Setor
Vitivinícola, o programa teve como linhas gerais: a defesa dos interesses da
vitivinicultura brasileira, face ao Mercosul e a abertura para o comércio
internacional; ações específicas de reestruturação e desenvolvimento;
institucionalização mediante a criação de uma organização autônoma o Ibravin
(LAPOLLI, et al. 2005).
O Cadastro do Viticultor tem por objetivo obter informações específicas
sobre identificação e descrição dos parreirais, variedades, situação dos
vinhedos e destino das uvas produzidas com a finalidade de propor e
implementar políticas de desenvolvimento para o setor e deve ser atualizado
anualmente. A competência legal do cadastramento é do Ministério da
Agricultura e do Abastecimento conforme definido na Lei nº 7678 (BRASIL,
1988) e o Decreto nº 99.066 (BRASIL, 1990) que o regulamenta. O
Recadastramento Vitícola visa manter o cadastramento atualizado anualmente
para monitorar a situação da vitivinicultura como subsídio estratégico para o
Setor (MELLO e SILVA, 2010). Sendo assim, o projeto visa, além de atualizar o
banco de dados do cadastro vitícola tradicional, obter informações específicas
e georreferenciadas sobre os vinhedos de propriedades vitícolas nas regiões
em processo de implementação de Indicações Geográficas, dados
fundamentais para sua execução.
Gollo e Castro (2008), descrevem de forma breve o termo “indicação
geográfica”:
Foi sendo desenvolvido no transcurso da história, quando produtores, comerciantes e consumidores começaram a identificar que alguns produtos de determinados lugares apresentavam qualidades particulares, atribuíveis à sua origem geográfica, e começaram a denominá-los com o nome geográfico que indicava sua procedência. Os produtos que apresentam uma qualidade única, explorando as características naturais, tais como geográficas (solo, vegetação), meteorológicas (mesoclima) e humanas (capacitação, zelo, capricho
24
e conhecimento tácito aplicados no cultivo, tratamentos culturais), e que indicam de onde são provenientes, são àqueles que possuem um certificado de qualidade atestando sua origem e garantindo o controle rígido de sua qualidade, denominado de “indicação geográfica”, nas modalidades de “indicação de procedência” ou “denominação de origem”.
No início dos anos 1990, a Embrapa Uva e Vinho foi pioneira no tema
das indicações geográficas (I.G.) no Brasil, ao estimular o seu desenvolvimento
em vinhos. Em 1995, teve início o primeiro projeto para atender a demanda dos
produtores da região do Vale dos Vinhedos, que viria a ser a primeira I.G.
brasileira. Hoje o Brasil já conta com um conjunto de I.G. de vinhos finos
reconhecidos ou em desenvolvimento. A criação, em 1995, da Associação dos
Produtores de Vinhos Finos do Vale dos Vinhedos (Aprovale) estabeleceu as
condições organizacionais junto ao setor produtivo, para o desenvolvimento da
primeira indicação geográfica brasileira. Reconhecida em 2002 pelo Instituto
Nacional da Propriedade Industrial (INPI), a Indicação de Procedência (I.P.)
Vale dos Vinhedos possibilitou organizar e qualificar a produção de vinhos finos
de origem controlada. Com a experiência e o renome conquistados, a partir de
2005 a Aprovale manifesta à Embrapa, que já havia trabalhado no
desenvolvimento da I.P., a demanda para uma denominação de origem (DO)
para seus vinhos finos.
A criação, em 2001, da Associação dos Produtores de Vinho de Pinto
Bandeira - Asprovinho estabeleceu as condições organizacionais do setor
produtivo para o desenvolvimento de uma indicação geográfica de vinhos finos
na região de Pinto Bandeira, localizada na Serra Gaúcha. No ano seguinte, a
Asprovinho apresentou demanda à Embrapa Uva e Vinho para o
desenvolvimento de uma I.G. para os vinhos finos da região. Um projeto de
PD&I, coordenado pela Embrapa Uva e Vinho, implementado em conjunto com
instituições parceiras, possibilitou o seu desenvolvimento e o pedido de
reconhecimento, concedido pelo INPI em 2010.
A Lei nº 9.279, de 14 de maio de 1996 (BRASIL, 1996), que regulam
direitos e obrigações relativos à propriedade intelectual no Brasil, em seu art.
176, define uma Indicação Geográfica como Indicação de Procedência no art.
177: “Considera-se indicação de procedência o nome geográfico de país,
cidade, região ou localidade de seu território, que se tenha tornado conhecido
como centro de extração, produção ou fabricação de determinado produto ou
25
de prestação de determinado serviço”. Como Denominação de Origem (DO) no
Art. 178: “Considera-se denominação de origem o nome geográfico de país,
cidade, região ou localidade de seu território, que designe produto ou serviço
cujas qualidades ou características se devam exclusiva ou essencialmente ao
meio geográfico, incluídos fatores naturais e humanos.”
Para Tonietto (1993), o objetivo básico de uma IG é proteger os produtos
que dela se originam, assim como a denominação de origem. Isso beneficia os
produtores vitivinícolas, que têm interesses comerciais e ficam sujeitos ao
cumprimento de um conjunto de regras de produção. Há igualmente, benefícios
para os consumidores, com a garantia de autenticidade da origem e de um
padrão de qualidade dos produtos.
De acordo com Gollo e Castro (2008), as Indicações Geográficas
apontam para a qualidade e a notoriedade, como fatores distintivos dos
produtos, agregando-lhes valor econômico e atribuindo-lhes reputação e
identidade própria, o que os torna mais valioso.
3 MATERIAIS E MÉTODOS
3.1 Procedimentos Metodológicos Adotados
A elaboração deste relatório foi possível devido à metodologia usada
para as atividades desenvolvidas no estágio. Ao longo do período de estágio,
houve um acompanhamento diário das atividades desenvolvidas pelo
Laboratório de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto.
As linhas de pesquisa têm foco no estudo de regiões vitivinícolas, por
meio da análise do comportamento espectral da vegetação, produção de
mapas, treinamento em softwares e equipamentos disponíveis, trabalhos com
imagens orbitais e levantamentos em campo para aquisição de dados
georreferenciados. Para tal estudo, foram utilizados softwares livres e
proprietários como Envi, ArcGIS, Idrisi, Spring, GVSIG, Quantum GIS, dentre
outros. Também foram utilizados matérias como computadores desktops,
notebooks, equipamentos GPS, estereoscópios de espelho e de bolso, dentre
outros.
A equipe do Laboratório de Geoprocessamento e Sensoriamento
integram o projeto Cadastro Vitícola do Rio Grande do Sul, entre outros
projetos desenvolvidos pela Embrapa Uva e Vinho, de outras Unidades da
Embrapa e de pesquisadores de instituições parceiras de projetos
(universidades e instituições de pesquisa). Também atende às demandas de
pesquisadores de outras instituições e usuários da unidade.
Através da pesquisadora Rosemary Hoff surgem as solicitações de
trabalhos que devem ser realizados. A ajuda sempre é oferecida, e os
procedimentos são acompanhados, tornando o ambiente de trabalho um local
agradável e de aprendizados constantes. A descrição das atividades incluirá os
matérias e métodos específicos para cada trabalho realizado.
4 DESCRIÇÃO DAS ATIVIDADES
4.1 Treinamentos para os recadastradores dos viticultores do estado.
O treinamento dos recadastradores foi realizado no mês de agosto, e
envolveu todos os recadastradores e multiplicadores, na Embrapa Uva e Vinho.
Foram usados, como instrumentos para o treinamento, o manual de
preenchimento do recadastramento do viticultor e o sistema Cadastro Vitícola,
replicado especificamente para este fim. Após essa etapa, pode-se constatar
que é continuamente oferecido suporte aos recadastradores via telefone e e-
mail.
Para a atualização dos dados via web, a página inicial apresenta o
acesso ao cadastro, manual do cadastro vitícola, lista de cultivares com os
respectivos códigos, lista dos municípios com os respectivos códigos, lista de
porta-enxertos com os respectivos códigos e o ícone Consulta Cadastro, para
que as empresas compradoras de uvas possam saber se o produtor está apto
a vender a uva, ou seja, se o produtor fez o recadastramento da safra anterior
(Figura 4).
Figura 4. Tela de apresentação.
Fonte: www.cadastro.cnpuv.embrapa.br
28
Para o seu uso, é necessário login e a senha, que são disponibilizados
pelos administradores do sistema ([email protected]) por e-
mail. Cada proprietário tem acesso somente aos dados de sua(s)
propriedade(s), e apenas até completar os dados de cada safra. Os
recadastradores dos sindicatos dos trabalhadores rurais podem acessar
qualquer produtor de uva, desde que disponha do CPF ou CNPJ do produtor, e
somente por ocasião do preenchimento dos dados.
Foi tomado como exemplo (Figura 5), a área experimental da Embrapa
Uva e Vinho, cujo primeiro cadastro foi realizado em 1995 e o primeiro
georreferenciamento dos vinhedos em 2009. A situação “concluído” significa
que os dados foram conferidos pela equipe do cadastro e a situação
“recadastrado” significa que o produtor, no caso a Embrapa, realizou o
recadastramento, mas ainda não foi conferido pela equipe do cadastro.
Cabe mencionar que o Ibravin aporta recursos para os Sindicatos dos
Trabalhadores Rurais colaborarem no preenchimento das informações
cadastrais, prestando um serviço aos produtores que não dispõem de estrutura
para preencher os dados via web.
Figura 5. Histórico da propriedade.
Fonte: www.cadastro.cnpuv.embrapa.br
29
4.2 Correções de dados do Cadastro Vitícola de Pinto Bandeira e Vale dos
Vinhedos.
Para a correção de dados do Cadastro Vitícola de Pinto Bandeira e Vale
dos vinhedos, foi gerado um login e senha para que pudessem ser acessados
e modificados os mapas das propriedades com a localização dos vinhedos
para fins de publicação. Com o suporte do Google Earth foram analisados os
setores que precisavam ser incluídos ao banco de dados (Figura 6), após
encontrar o setor no Google Earth, criava-se um polígono sobre a área de
interesse e exportava-o em formato de texto para obter as coordenadas dos
pontos criados. A próxima etapa foi incluir os novos pontos com as suas
respectivas coordenadas em um bloco de notas, para este ser processado pela
equipe do cadastro que geraria o novo polígono no formato shapefile (shp), que
posteriormente foi incluso nos mapas a serem publicados.
Figura 6. Croqui dos setores da propriedade.
Fonte: www.cnpuv.embrapa.br
Para que não houvesse erro na atualização dos mapas foi necessário
também atualizar os dados no sistema do cadastro vitícola, onde foram
30
incluídos os novos setores e preenchido os respectivos dados necessários
(Figura 7).
Figura 7. Tela dos Vinhedos.
Fonte: www.cnpuv.embrapa.br
Acima foram apresentados os dados individualizados de cada vinhedo e
de cada setor do vinhedo, para as variáveis: cultivar, porta-enxerto,
espaçamento, número de pés, área, idade, sistema de condução, tipo de muda
e origem da muda, percentual de falhas (plantas mortas) e produção. Nessa
tela que foram incluídos os novos vinhedos e os novos setores.
31
4.3 Confecção de mapas temáticos de Meso e Microrregiões, Mapeamento
de uso do solo e áreas de preservação permanente da Embrapa Uva e
Vinho.
Todos os mapas foram confeccionados com plataforma de Sistema de
Informações Geográficas (SIG), realizados no software ArcGIS 10. Com
ferramentas prontas para uso e a habilidade de construir modelos de
processos, scripts e fluxos de trabalhos completos, o ArcGIS for Desktop
oferece ferramentas para solucionar problemas, realizar previsões e entender
as relações existentes entre seus dados espaciais (IMAGEM, 2014). Em todos
os mapas é obrigatório que apareça o logo da empresa e o nome do
responsável pela elaboração cartográfica do mesmo. O Sistema de Referencia
adotado é Universal Transversa de Mercator (UTM), e o Datum Sirgas 2000.
Para a elaboração dos mapas de Mesorregião (Figura 8) e Microrregião (Figura
9) foram utilizadas bases cartográficas disponibilizadas pelo Instituto Brasileiro
de Geografia e Estatística (IBGE).
As mesorregiões do estado do Rio Grande do Sul são sete e contém
várias microrregiões: Mesorregião Noroeste Rio-grandense (Carazinho, Cerro
Largo, Cruz Alta, Erechim, Frederico Westphalen, Íjui, Não-Me-Toque, Passo
Fundo, Sananduva, Santa Rosa, Santo Ângelo, Soledade e Três Passos),
Mesorregião Nordeste Rio-grandense (Caxias do Sul, Guaporé e Vacaria),
Mesorregião Metrolitana de Porto Alegre (Camaquã, Gramado-Canela,
Montenegro, Osório, Porto Alegre e São Jerônimo), Mesorregião do Centro
Oriental Rio-grandense (Cachoeira do Sul, Lajeado-Estrela e Santa Cruz do
Sul), Mesorregião do Centro Ocidental Rio-grandense (Restinga Seca, Santa
Maria e Santiago), Mesorregião do Sudeste Rio-grandense (Jaguarão, Litoral
Lagunar, Pelotas e Serras de Sudeste) e Mesorregião do Sudeste Rio-
grandense (Campanha Central, Campanha Meridional e Campanha Ocidental).
Com relação à Mesorregião é uma subdivisão dos estados brasileiros
que congrega diversos municípios de uma área geográfica com similaridades
econômicas e sociais, que por sua vez são subdivididas em Microrregiões.
Sendo as Microrregiões um agrupamento de municípios.
32
Figura 8. Mapa de Mesorregião do Rio Grande do Sul.
Fonte: Embrapa Uva e Vinho.
Figura 9. Mapa da Microrregião do Rio Grande do Sul.
Fonte: Embrapa Uva e Vinho.
33
O arquivo em formato shapefile das áreas experimentais, assim como o
perímetro da unidade, foram disponibilizados pela Embrapa, e a imagem foi
obtida no Google Earth. Visando proporcionar maiores informações e
regularização de documentação perante o Ministério de Agricultura Pecuária e
Abastecimento (MAPA) da Embrapa Uva e Vinho sobre sua situação atual.
Foram confeccionados com o auxílio de ferramentas de
geoprocessamento dois mapas. O mapa das Áreas de Preservação
Permanente (Figura 10) com um total de área de 94 ha da unidade sendo um
total de 60 ha de floresta nativa equivalente a mais de 60% de área da unidade.
O mapa das Áreas Experimentais da unidade (Figura 11) com onze
quadras para pesquisa e experimentação com agrotóxicos em uvas, maçãs,
pêra, pêssego e estufas com morango, tendo as quadras uma área total de 6,8
ha, equivalente a mais 7% de área da unidade.
Figura 10. Mapa de localização das águas e áreas de preservação permanente – CNPUV/EMBRAPA.
Fonte: Embrapa Uva e Vinho.
34
Figura 11. Áreas disponíveis para pesquisa e experimentação com agrotóxicos CNPUV/EMBRAPA.
Fonte: Embrapa Uva e Vinho
4.4 Elaboração de artigo científico para o Simpósio Brasileiro de
Sensoriamento Remoto: Cálculo e utilização de NDVI para monitoramento
de cobertura vegetal.
O artigo surgiu com o auxilio do laboratório de Geoprocessamento e
Sensoriamento Remoto da Embrapa Uva e Vinho, prestado à pesquisadora da
Fepagro Serra, Dra. Amanda Heemann Junges. Neste trabalho fez-se o uso de
ferramentas de geoprocessamento e sensoriamento remoto com o objetivo de
monitorar o ciclo de videiras (Vitis vinifera), nos vinhedos das cultivares
„Chradonnay‟, „Merlot‟ e „Cabernet Sauvignon‟, nos sistemas de condução lira,
espaldeira e latada na Serra Gaúcha-RS por meio do Índice de Vegetação por
Diferença Normalizada (NDVI), obtido de imagens Landsat8/OLI.
35
No monitoramento do ciclo de videiras foram utilizadas imagens do
satélite Landsat-8 captadas pelo sensor Operacional Land Imager (OLI) com
resolução espacial de 30 metros. A aquisição destas imagens foi realizada
gratuitamente através do mecanismo de pesquisa Earth Explorer do U.S.G.S. –
United States of Geological Survey. Para a região de estudo foram obtidas
nove imagens nas seguintes datas: 18/11/2013, 04/12/2013, 20/12/2013,
21/01/2014, 06/02/2014, 29/05/2014, 16/07/2014, 17/08/2014, 25/09/2014. As
cenas abrangeram diferentes etapas do ciclo da videira (crescimento vegetativo
e dormência).
O processamento digital das imagens foi realizado no software ENVI 5.1
(ITT VIS, 2014) específico para a classificação digital de imagens. A nova
versão oferece dispositivos desenvolvidos para ampliar a eficiência de
processamento seqüencial de imagens e análise em fluxo de aplicações
relacionadas à manipulação vetorial, fusão de imagens, análise e detecção de
mudanças, entre outras.
A primeira etapa do processamento foi conferir nos registros das
imagens Landsat-8 a ausência de nuvens sobre a área de estudo. Para isto foi
utilizada a banda de garantia de qualidade (Banda QA) que apresenta
informações sobre a presença de nuvens, água e neve. A banda de Avaliação
da Qualidade (QA) é um importante complemento para Landsat-8 arquivos de
dados. Cada pixel na banda QA contém números inteiros que representam
combinações de condições de superfície, atmosfera, e sensores que podem
afetar a utilidade global de um determinado pixel (USGS, 2014).
A seguinte etapa consiste na correção atmosférica das imagens,
aplicada por meio da ferramenta QUAC (QUick Atmospheric Correction), que
de acordo com (ENVI, 2014) é um módulo de correção atmosférica para
imagens multiespectrais e hiperespectrais capturadas no espectro visível,
infravermelho próximo e médio (0,4 a 2,5 μm). Este módulo efetua a correção
atmosférica a partir de modelos empíricos utilizando somente as informações
contidas na cena, não necessitando de informação auxiliar. A correção
atmosférica foi feita com a intenção de minimizar os efeitos atmosféricos na
radiância das cenas, visto que a atmosfera, por causa dos fenômenos de
espalhamento, absorção e refração da energia eletromagnética, afeta a
36
radiância refletida pela superfície que é captada pelo sensor (SANCHES et al,
2011).
A obtenção da série temporal NDVI/Landsat foi realizada para cada uma
das cenas adquiridas por meio da razão entre bandas:
Onde:
NDVI =ρIVP − ρV
ρIVP + ρV
ρIVP= Reflectância na faixa do infravermelho próximo – Banda 5 (0,845 -
0,885 μm);
ρV= Reflectância na faixa do vermelho – Banda 4 (0,630 a 0,680 μm).
Por fim, foi elaborado, no software Excel, perfis temporais de NDVI com
os valores médios do índice de vegetação para cada um dos vinhedos
avaliados, em cada uma das datas coletadas. A elaboração de uma série
temporal NDVI/Landsat8 permitiu o adequado monitoramento do ciclo
vegetativo da videira, caracterizando os diferentes estágios fenológicos por
meio de respostas espectrais diferenciadas e traduzidas no índice NDVI
(APÊNDICE A). A equipe do laboratório deu todo o aporte necessário para a
realização e submissão deste artigo científico, o mesmo foi aceito e
apresentado no XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto em João
Pessoa-PB.
4.5 Estudos com Modelos Digitais de Elevação e geração de informações
estatísticas a partir de cruzamento de informações em Sistema de
Informação Geográfica.
37
A partir do Modelo Digital de Elevação da área dos vinhedos foram
elaborados mapas de Declividade (Apêndice B), Altimetria Classificada
(Apêndice C) e Exposição Solar (Apêndice D), e por fim tabelas, ao cruzar
esses dados com vinhedos de algumas cultivares específicas de Pinto
Bandeira e Vale dos Vinhedos. Para os devidos resultados foram utilizadas as
ferramentas “slope”, “aspect”, “reclassify” e “tabulate área” do software ArcGIS.
Para criar a declividade (Slope) basta abrir o 3D Analyst, caminho
Spatial Analyst Tools > Surface analysis > Slope, e aparecerá a janela Slope.
No caso da declividade, os valores e seus respectivos significados são os
seguintes:
i) 0 a 3 – plano; ii) 3,01 a 8 – suave ondulado; iii) 8,01 a 30 ondulado; iv)
30,01 a 45 – forte ondulado; v) 45,01 a 75 – montanhoso; vi) maior que 75 –
escarpado.
Esses valores são de declividade em porcentagem e foram utilizados
seguindo as orientações repassadas no laboratório. Quando se utiliza a
ferramenta de Slope, há a opção de produzir raster de declividade em graus ou
porcentagem.
No caso da altimetria, foi classificado o Modelo Digital de Elevação em
classes de 50 em 50 metros. Para criar o mapa da exposição solar (Aspect)
basta abrir o 3D Analyst, caminho Spatial Analyst Tools > Surface analysis >
Aspect e aparecerá a janela Aspect.
A ferramenta aspect obtém as faces de exposição do terreno, e a partir
disto é possível identificar as áreas que estão mais expostas ao sol, como as
do sentido Leste e Oeste. É medido no sentido horário e em graus de 0
(exatamente norte) a 360. O valor de cada célula em um conjunto, indica o
sentido da inclinação que a célula se encontra. No caso da exposição solar, as
classes serão as seguintes:
i) 0 a 45 – orientação N – NE; ii) 45,01 a 90 – orientação NE – L; iii)
90,01 a 135 – orientação L – SE; iv) 135,01 a 180 – orientação SE – S;
v)180,01 a 225 – orientação S – SO; vi) 225,01 a 270 – orientação SO – O; vii)
270,01 a 315 – orientação O – NO; 315,01 a 360 – orientação NO – N.
Ao utilizar um raster, no qual o valor da célula possui casas decimais
(floating), uma opção possível é reclassificá-lo para números inteiros. Para
isso, é necessário classificar os rasters de declividade, altimetria e exposição
38
solar, com base nessas classes citadas acima utilizando a ferramenta do
ArcGIS “Reclassfy”.
Para reclassificá-los, foi ativo o ArcToolbox, ferramenta - Reclassify. O
procedimento foi Spatial Analyst Tools > Reclass > Reclassify. Outra maneira
seria ativar a toolbar Spatial Analyst > Reclassify. O resultado foi outro raster
com os pixels classificados para as classes desejadas. A partir desses
resultados, utilizou-se a ferramenta chamada Tabulate Area (tabulação
cruzada), visando determinar, por exemplo, qual a área de Merlot da Indicação
de Procedência que está na faixa altimétrica entre 400 a 450 m.
Tabela 1 - Exemplo da tabela gerada a partir do uso da ferramenta Tabulate Área, cruzamento
dos dados de altimetria e cultivares autorizadas para vinhos finos tintos e secos.
Fonte: Embrapa Uva e Vinho.
4.6 Levantamentos em campo para aquisição de informações
georreferenciadas por meio de equipamento GPS Geodésico.
O trabalho a campo teve como finalidade a coleta de pontos com
receptor GPS em vinhedo da cultivar Merlot, localizado na comunidade de
Lajeadinho e de propriedade da família Marin em Veranópolis – RS. A atividade
fez parte do projeto de pesquisa “Sensoriamento remoto ativo como ferramenta
de precisão para viticultura familiar”, coordenado pela pesquisadora da
Fepagro Serra, Dra. Amanda Heemann Junges, do qual a Embrapa Uva e
Vinho é colaboradora, por meio da pesquisadora Dra. Rosemary Hoff.
376 - 400 400 - 450 450 - 500 500 - 550 550 - 600 600 - 650 650 - 700 700 - 723 TOTAL
Cabernet Franc - 1.456 12.680 23.624 13.880 41.952 4.072 - 97.664
Cabernet Sauvignon - 40.316 82.192 290.584 293.440 161.192 48.644 9.332 925.700
Merlot - 38.100 190.848 476.828 326.408 221.804 24.240 14.868 1.293.096
Tannat - 25.116 33.596 34.280 52.084 13.772 296 - 159.144
TOTAL - 104.988 319.316 825.316 685.812 438.720 77.252 24.200 2.475.604
CULTIVAR/ALTIMETRIA (m)Área de Vinhedos (m²)
Cultivares Autorizadas para Vinhos Finos Tintos Secos
39
O objetivo da coleta de pontos foi elaborar um mapa georreferenciado
dos valores de NDVI - índice de vegetação por diferença normalizada, obtidos
por sensor remoto ativo (Greenseeker). O NDVI, ao relacionar a reflectância da
vegetação nos comprimentos de onda do vermelho e do infravermelho próximo,
é considerado um indicador do crescimento da vegetação e do acúmulo de
biomassa verde pelas plantas. Por meio de um mapa georreferenciado será
possível identificar as diferenças de biomassa verde existente entre as plantas
de um mesmo vinhedo e isso poderá ser empregado pelo viticultor na definição
de práticas de manejo.
A atividade a campo também foi uma importante forma de interação e
troca de conhecimentos entre as equipes das instituições: na figura 12, as
estagiárias da Fepagro Serra Joice Gasparin e Juliana Pivato, as estagiárias da
Embrapa Uva e Vinho Pâmela Aude Pithan e Amanda Bittencourt.
Figura 12. Coleta de pontos com receptor GPS em vinhedo da cultivar Merlot, interação
e troca de conhecimentos entre as equipes das instituições Embrapa Uva e Vinho e Fepagro Serra.
Fonte: Autora.
5 CONCLUSÃO DO TRABALHO
A realização do estágio foi importante por possibilitar, na prática, muito
dos conceitos estudados em sala de aula durante o curso Técnico em
Geoprocessamento, assim solidificando o conhecimento teórico e prático.
Também proporcionou uma visão do modo com que o mercado de trabalho
está direcionando as ferramentas e técnicas oriundas do geoprocessamento e
sensoriamento remoto, quanto à forma de emprego, desenvolvimento e uso
das informações pela empresa.
Entretanto houve momentos que se fez necessária à busca de
informações em outras fontes bibliográficas para o auxílio no desenvolvimento
das atividades laboratoriais. Levando em consideração esse aspecto é
imprescindível que todos se conscientizem do quanto um profissional deve
estar sempre interessado e atualizado, à procura de conhecimentos para além
do exigido tanto no âmbito acadêmico, quanto no profissional.
Além do aprendizado de caráter técnico, este estágio também
oportunizou uma experiência no que tange a área da pesquisa, despertando a
vontade de sempre querer aprender mais, contribuindo para o crescimento
pessoal, além do profissional. Dessa forma conclui-se que seu objetivo foi
alcançado uma vez que prepara para ingressar no mercado de trabalho das
geotecnologias.
REFERÊNCIAS
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Acesso em: 05 Nov 2014.
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44
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APÊNDICE A
Monitoramento do ciclo de videiras pelo Índice de Vegetação por Diferença
Normalizada obtido de imagens Landsat 8 no município de Veranópolis – RS,
Brasil
Pâmela Aude Pithan 1,4
Amanda Heemann Junges 2
André Rodrigo Farias3
Rafael Anzanello2
Rosemary Hoff 4
1 Universidade Federal de Santa Maria - UFSM
Caixa Postal 96 - 13416-000 - Santa Maria - RS, Brasil [email protected]
2 Fundação Estadual de Pesquisa Agropecuária, Fepagro Serra
Caixa Postal 44 - 95330-000 – Veranópolis - RS, Brasil
{amanda-junges, rafael-anzanello}@fepagro.rs.gov.br
3 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, Embrapa Gestão Territorial
Av. Soldado Passarinho, nº 303, Fazenda Chapadão CEP:13070-115 - Campinas/SP - Brasil
4 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, Embrapa Uva e Vinho
Rua Livramento, 515 –CEP. 95700-000 - Bento Gonçalves – RS - Brasil
Abstract. In the Rio Grande do Sul state (Brazil), viticulture is the main agricultural activity in the Serra
Gaucha and it is the Brazilian major wine region. Viticulture is an important activity in Veranopolis City, developed by small farmers. However, viticulture needs to be monitored throughout the crop. The data
sets from remote sensing and terrain data must been used to observe the vegetation behavior and the
relationship between radiometric and biophysical parameters of plant. These relationships have been
established through vegetation indices, such as Normalized Difference Vegetation Index - NDVI. The
objective of this study was monitoring the development cycle of grapevines Chardonnay, Cabernet
Sauvignon, Merlot and Pinotage through the vegetation index NDVI from Landsat8 images. The
vineyards were analyzed from three types of trellis system. The vineyards were georeferenced on the
Google Earth image, Landsat-8 images were chosen on several dates and NDVI was generated from these
images. The temporal profiles were made with the average index values for each vineyard in each date.
The SIG was done in ArcGIS 10 version and the digital image processing was performed in ENVI 5.1
version. The results showed that temporal and spatial resolution of the Landsat 8 were suitable to monitor
the cycle of vineyards in the study region, allowing to identify the temporal behavior of vines, obtained by NDVI, representing the wine production of Serra Gaucha wine region.
Palavras-chave: image processing, viticulture, NDVI, processamento de imagens, viticultura, NDVI.
46
1. Introdução
No Rio Grande do Sul, a viticultura é a principal atividade agrícola desenvolvida
nos municípios localizados na Encosta Superior da Serra do Nordeste, região conhecida
como Serra Gaúcha, mais importante pólo vitivinícola brasileiro e onde está localizada
82% da área cultivada com videiras no Estado (Protas e Camargo, 2011). No município
de Veranópolis, localizado na Serra Gaúcha e distante 40 km de Bento Gonçalves, a
vitivinicultura é uma atividade econômica importante, viabilizando cerca de 316
pequenas propriedades rurais (Mello et al. 2012). No município, o vinho contribuiu para
a conquista do título de capital brasileira da longevidade, além de ser, juntamente com a
gastronomia, promotor do turismo local, afirma (Rizzon et al. 2008).
Dada a relevância social e econômica da atividade vitivinícola para a região,
diversas ações de pesquisa e extensão tem sido empreendidas a fim de promover o
desenvolvimento e qualificação da produção da uva e do vinho. Entre uma vasta gama
de linhas de atuação, que versam desde técnicas de agricultura de precisão no manejo de
vinhedos até iniciativas multidisciplinares para reconhecimento de indicações
geográficas, destacam-se os estudos que empregam ferramentas de sensoriamento
remoto e geoprocessamento no intuito de subsidiar qualitativamente a produção
agrícola, sobretudo no que se refere ao estabelecimento de técnicas diagnósticas para
conhecimento do estado nutricional e fitossanitário das plantas.
Sob essa perspectiva, o monitoramento do ciclo vegetativo de videiras permite
visualizar a manifestação das etapas fenológicas e a evolução da área foliar e do
acúmulo de biomassa pelas plantas. A área foliar e o vigor vegetativo são determinantes
da produção, do conteúdo de açúcares e do potencial enológico das uvas. Na videira,
assim como na maioria das espécies frutíferas, o balanço entre a carga de frutas (dreno)
e a área foliar adequadamente iluminada (fonte) influencia a quantidade e a qualidade
da produção (Silva, 2009). O equilíbrio entre estes dois parâmetros pode ser
considerado um critério para definição da qualidade dos vinhos (Goutouly et al. 2006).
No manejo da videira, a regulação da área foliar é realizada principalmente por meio de
poda verde, compreendendo práticas de desbaste, desponte e desfolha. A respeito da
importância da área foliar, poucos são os métodos de monitoramento e mapeamento
desta variável ao longo do ciclo produtivo da cultura (Johnson et al. 2003).
Informações coletadas por sensores remotos orbitais e de superfície têm sido
empregadas em estudos acerca do comportamento da vegetação. Para isso, é necessário,
primeiramente, estabelecer as relações entre os parâmetros radiométricos, contidos em
produtos de sensoriamento remoto, e os parâmetros biofísicos da vegetação. Estas
relações têm sido estabelecidas através de índices de vegetação. Um dos índices mais
empregados em estudos acerca da vegetação é o Índice de Vegetação por Diferença
Normalizada (do inglês Normalized Difference Vegetation Index) proposto por Rouse et
al. (1973), que relaciona a reflectância da vegetação nos comprimentos de onda do
vermelho e do infravermelho próximo. O NDVI é considerado um indicador do
crescimento da vegetação e do acúmulo de biomassa verde pelas plantas e, ao ser
relacionado ao índice de área foliar e à radiação fotossinteticamente ativa absorvida pelo
dossel, pode ser empregado no monitoramento do ciclo de desenvolvimento de videiras,
interpretação de padrões espaciais de índice de área foliar (IAF), infestações por pragas
e moléstias, disponibilidade hídrica, características físico-químicas de frutos e qualidade
de vinhos (Johnson et al. 2003).
Por meio da associação com outras técnicas de análise, como a
espectrorradiometria de campo o NDVI fornece relevantes subsídios à otimização do
manejo da produção (Hoff et al., 2013).
47
Uma das formas de obtenção do NDVI é através do processamento digital de
imagens de satélite que apresentam, entre outras vantagens, o fato de que são adquiridas
por sensores de forma automatizada e sistemática em intervalos regulares de tempo,
além de abrangerem áreas significativas da superfície terrestre. Nesse sentido, Jia et al.
(2014) utilizaram imagens Landsat ETM+ para classificação digital de cobertura
florestal e associaram à este dado uma série temporal de imagens NDVI/MODIS, o que
possibilitou significativos aumentos na acurácia dos resultados da classificação. De
forma similar, Ding et al. (2014) utilizaram série temporal de cenas NDVI/Landsat8-
OLI, além de dados individuais de reflectância espectral na faixa do vermelho e
infravermelho próximo, para a quantificação da dinâmica da heterogeneidade espacial
de terras agrícolas.
Além de possibilitar incrementos na identificação e classificação de fenômenos e
áreas diferenciadas da superfície terrestre, o NDVI obtido a partir de imagens orbitais
permite o reconhecimento do vigor vegetativo em uma área contínua de produção
agrícola, remanescente florestal ou outro elemento de interesse. Sendo assim, Zhu &
Liu (2014) utilizaram série temporal de NDVI/Landsat para estimativa da biomassa
acima do solo em áreas de florestas. Os resultados indicaram que a utilização de série
temporal NDVI promoveu um aumento na acurácia da estimativa em comparação com a
utilização de uma única cena NDVI. Zheng et al. (2014) associaram série temporal de
NDVI/Landsat com a ferramenta de classificação de imagens SVM (Support Vector
Machine) para determinação de noves classes de áreas de cultivo irrigada na região do
Arizona (EUA). A classificação apresentou acurácia maior do que 86%, demonstrando
o potencial de utilização de série temporal NDVI/Landsat para monitoramento de
cultivos agrícolas, principalmente em regiões tal qual a do Arizona, onde o clima semi-
árido e árido reduzem o risco de ocorrência de nuvens em datas de aquisição das
imagens de satélite.
Entre as opções atuais de imagens orbitais para obtenção do NDVI, as cenas do
satélite Landsat 8, sensor OLI (Operational Land Imager), apresentam significativo
potencial considerando sua moderada resolução espacial (30 metros) associada à uma
resolução temporal de 16 dias e resolução radiométrica de 12 bits, elementos que
permitem a adequada caracterização do ciclo de culturas perenes como a videira,
especialmente em regiões como a Serra Gaúcha, caracterizada por pequenas
propriedades familiares.
O objetivo deste trabalho foi monitorar o ciclo de videiras (Vitis vinifera) em
diferentes sistemas de condução na Serra Gaúcha-RS por meio do Índice de Vegetação
por Diferença Normalizada (NDVI) obtido de imagens Landsat8/OLI.
2. Metodologia de Trabalho
A área de estudo está localizada no município de Veranópolis-RS, região da
Encosta Superior da Serra do Nordeste (Serra Gaúcha), (Figura 1) e correspondeu a
vinhedos comerciais de uvas viníferas conduzidas em diferentes sistemas de condução:
lira, latada e espaldeira. As cultivares avaliadas foram „Chardonnay‟ (uva vinífera
branca), „Cabernet Sauvignon‟, „Merlot‟ e „Pinotage‟ (uvas viníferas tintas, Figura 1).
O sistema de condução latada, também chamado pérgola, é o mais utilizado na
Serra Gaúcha, representando 67,25% da área cultivada com cultivares viníferas. Os
demais sistemas de condução utilizados são espaldeira (27,67%) e lira ou “Y”(4,48%).
48
Figura 1. Localização do município de Veranópolis - RS e no detalhe imagem com
vinhedos na área de estudo.
No monitoramento do ciclo de videiras foram utilizadas imagens do satélite
Landsat-8 captadas pelo sensor Operacional Land Imager (OLI) com uma resolução
espacial de 30 metros. A aquisição das imagens é realizada gratuitamente através do
mecanismo de pesquisa Earth Explorer do U.S.G.S. – United States of Geological
Survey. A primeira etapa do processamento foi averiguar, nos registros das imagens
Landsat-8, a ausência de nuvens sobre a área de estudo. Para isto foi utilizada a banda
de garantia de qualidade (Banda QA) que apresenta informações sobre a presença de
nuvens, água e neve, (USGS, 2014).
Para a região de estudo foram obtidas as imagens das seguintes datas: 18/11/2013,
04/12/2013, 20/12/2013, 21/01/2014, 06/02/2014, 29/05/2014, 16/07/2014, 17/08/2014,
25/09/2014. As cenas abrangeram diferentes etapas do ciclo da videira (crescimento
vegetativo e dormência). O processamento digital das imagens foi realizado no software
ENVI 5.1 (ITT, 2014). A correção atmosférica das imagens, aplicada por meio da
ferramenta QUAC (QUick Atmospheric Correction), módulo de correção atmosférica
que utiliza as informações contidas na cena. A correção atmosférica foi feita com a
intenção de minimizar os efeitos atmosféricos na radiância das cenas, visto que a
atmosfera, por causa dos fenômenos de espalhamento, absorção e refração da energia
eletromagnética, afeta a radiância refletida pela superfície que é captada pelo sensor
(Sanches et al. 2011).
A obtenção da série temporal NDVI/Landsat foi realizada por meio do cálculo da
equação abaixo para cada uma das cenas adquiridas:
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝜌𝐼𝑉𝑃 − 𝜌𝑉
𝜌𝐼𝑉𝑃 + 𝜌𝑉
Onde:
ρIVP = Reflectância na faixa do infravermelho próximo – Banda 5 (0,845 - 0,885 μm);
ρV = Reflectância na faixa do vermelho – Banda 4 (0,630 a 0,680 μm)
Por fim, foram elaborados, no software Excel, perfis temporais de NDVI com os
valores médios do índice de vegetação para cada um dos vinhedos avaliados, em cada
uma das datas coletadas.
49
3. Resultados e Discussão
Os resultados indicaram que, na safra analisada, os valores de NDVI/Landsat
variaram entre 0,63 (Cabernet Sauvignon, latada) e 0,94 (Cabernet Sauvignon, latada)
(Tabela 1). Os maiores valores de NDVI ocorreram nos sistemas de condução latada e
lira ao longo do desenvolvimento vegetativo das videiras, especialmente de novembro a
janeiro. Neste período, nos sistemas lira e latada, onde a condução das plantas é
horizontal, ocorre o máximo índice de área foliar e acúmulo de biomassa verde pelas
plantas, bem como a cobertura da área imageada pelo dossel vegetativo. Nos perfis
temporais de „Merlot‟ e „Pinotage‟, conduzidos em sistema espaldeira, os maiores
valores de NDVI (0,88 e 0,87, respectivamente) ocorreram em janeiro de 2014 (Tabela
1).
Tabela 1. Índice de Vegetação por Diferença Normalizada obtido de imagens Landsat 8
nas etapas do ciclo de videiras „Chardonnay‟, „Cabernet Sauvignon‟, „Merlot‟ e
„Pinotage‟ conduzidos em sistema latada, lira e espaldeira em Veranópolis-RS.
NDVI médio
Etapa do
ciclo Data
Chardonnay
Cabernet
Sauvignon Merlot Pinotage
Latada Lira Latada Lira Latada Espaldeira Espaldeira
Des.vegetativo 18/11/2013 0,92 0,93 0,94 0,92 0,93 0,80 0,84
Des.vegetativo 04/12/2013 0,89 0,91 0,92 0,90 0,91 0,76 0,80
Des.vegetativo 20/12/2013 0,90 0,90 0,92 0,91 0,91 0,81 0,83
Des.vegetativo 21/01/2014 0,92 0,92 0,93 0,92 0,93 0,87 0,88
Des.vegetativo 06/02/2014 0,83 0,82 0,84 0,83 0,84 0,77 0,78
Pós-colheita 29/05/2014 0,83 0,82 0,84 0,83 0,84 0,77 0,78
Dormência 16/07/2014 0,74 0,71 0,63 0,70 0,70 0,73 0,73
Dormência 17/08/2014 0,73 0,70 0,68 0,69 0,73 0,73 0,72
Des.vegetativo 25/09/2014 0,89 0,91 0,84 0,83 0,85 0,86 0,87
Máximo - 0,92 0,93 0,94 0,92 0,93 0,87 0,88
Mínimo - 0,73 0,70 0,63 0,69 0,70 0,73 0,72
Média - 0,83 0,82 0,79 0,81 0,82 0,80 0,80
Nos perfis temporais de NDVI/Landsat (Figura 2), o índice permaneceu próximo a
0,90 até o final do mês de janeiro, quando foi observada ligeira diminuição nos valores
do índice (0,80). É importante lembrar que, na região de estudo, em janeiro e fevereiro
concentra-se a colheita das uvas. A ligeira queda nos valores de NDVI pode ser
associada à colheita das uvas brancas (Chardonnay), realizada na área de estudo em
final de janeiro de 2014, com consequente início da senescência e perda de folhas, bem
como à poda verde realizada nas uvas tintas (Cabernet, Merlot e Pinotage). A poda
verde consiste na retirada de folhas da planta com intuito de promover maior aeração e
insolação no dossel vegetativo, de modo a criar condições mais adequadas à formação
dos cachos, em termos de sanidade, coloração e acúmulo de açúcares.
De fevereiro até maio os perfis temporais de NDVI/Landsat indicaram
permanência dos valores em torno de 0,83, refletindo a manutenção de área foliar após a
colheita. Essa manutenção das folhas é uma etapa importante no ciclo de culturas
perenes. De acordo com Giovaninni (2005), o adequado desenvolvimento da videira
está associado à manutenção das folhas em pós-colheita (outono) para realização de
fotossíntese e acúmulo de reservas para safra seguinte.
50
Figura 2. Perfil temporal de NDVI/Landsat em vinhedos „Chardonnay‟, „Cabernet
Sauvignon‟, „Merlot‟ e „Pinotage‟ conduzidos em sistema latada, lira e espaldeira em
Veranópolis-RS.
A partir de maio, os valores de NDVI/Landsat decresceram atingindo os menores
valores em julho e agosto de 2014, quando, na região de estudo, videiras e demais
frutíferas de clima temperado, como pessegueiros, macieiras e pereiras, estão em
período de dormência. A dormência é uma etapa fisiológica do ciclo das frutíferas
caracterizada pela supressão do crescimento vegetativo. Dada a ausência de área foliar
aparente, menores valores de NDVI/Landsat neste período foram considerados
coerentes com o ciclo das videiras. O fato dos mais baixos valores de NDVI nos perfis
serem próximos de 0,6 indicou a presença de biomassa verde na área de estudo no
período de outono-inverno, esse resultado foi atribuído à cobertura do solo pela
vegetação espontânea no período de dormência da videira. Em setembro de 2014 foi
possível identificar o início da brotação das videiras na área de estudo para safra
2014/2015, representado pelo novo incremento nos valores de NDVI. Nesta imagem,
maiores valores de NDVI (0,91 e 0,89 para lira e latada, respectivamente) ocorreram
nos vinhedos da cultivar „Chradonnay‟, refletindo adequadamente o ciclo precoce das
cultivares produtoras de uvas brancas, comparativamente às tintas „Merlot‟ e „Cabernet
Sauvignon‟. As diferenças nos valores de NDVI no início do ciclo para as cultivares em
estudo pode ser decorrente das distintas necessidades de acúmulo de frio da planta para
superação da dormência e indução de brotação. Enquanto que a cultivar „Chardonnay‟
necessita em torno de 150 horas de frio, a necessidade das cultivares „Merlot‟ e
„Cabernet‟ é de 300 e 450 horas de frio, respectivamente. Os perfis temporais de
NDVI/Landsat foram semelhantes em termos de valores de NDVI e a evolução
temporal do mesmo na comparação entre cultivares. Acredita-se que, para uma eventual
diferenciação da evolução temporal do índice de vegetação NDVI entre cultivares
produtoras de uvas brancas (Chardonnay) e tintas (Cabernet, Merlot e Pinotage), um
maior número de imagens referentes ao inicio da brotação das cultivares sejam
necessárias.
Foram verificadas diferenças entre perfis temporais de NDVI/Landsat de videiras
manejadas sob distintos sistemas de condução. Nesse sentido, os perfis temporais de
vinhedos conduzidos em latada e lira foram semelhantes entre si, porém distintos dos
51
perfis de vinhedos em espaldeira. Os perfis temporais de NDVI de vinhedos em latada e
lira apresentaram, comparativamente, maiores valores de NDVI ao longo do ciclo. Esse
resultado decorre do fato de que, no sistema de condução latada o dossel vegetativo é
conduzido de forma horizontal com auxílio de arames (Miele e Mandelli, 2003). Ao
longo do ciclo da videira, o dossel vegetativo cobre a superfície imageada, de maneira
que há menor influência da cobertura vegetal espontânea existente nas entrelinhas nos
valores de NDVI, especialmente a partir do mês de novembro, como indicam os
resultados apresentados.
A espaldeira, por sua vez, é um sistema de condução do tipo cerca, no qual o dossel
é mantido verticalmente ao solo. Neste trabalho, os menores valores de NDVI ao longo
do ciclo, verificados nos perfis temporais de vinhedos em espaldeira, foram associados
ao fato de que, neste sistema, há menor biomassa verde relativa à videira. A condução
da videira em espaldeira prioriza a qualidade em detrimento da quantidade de uva, com
uma menor relação folha/fruto por planta. É importante salientar que, neste caso,
mesmo no máximo desenvolvimento vegetativo da videira, ao contrario da latada, não
há cobertura total da área imageada pelo dossel vegetativo, dada a disposição das
plantas em cerca. Assim, os valores de NDVI podem ter sido influenciados pela
biomassa verde da vegetação espontânea existente na entrelinha dos vinhedos em
espaldeira. Bombassaro (2011) também salientou a importância da quantificação da
porcentagem de área de sombra em vinhedos conduzidos no sistema espaldeira para
melhor entendimento do comportamento espectral de vinhedos ao longo do ciclo
fenológico.
4. Conclusões
A elaboração de uma série temporal NDVI/Landsat8 permitiu o adequado
monitoramento do ciclo vegetativo da videira, caracterizando os diferentes estágios
fenológicos por meio de respostas espectrais diferenciadas e traduzidas no índice NDVI.
As características das cenas, notadamente resolução espacial e temporal, bem como a
utilização de série temporal de imagens foram fundamentais na identificação de padrões
de comportamento das cultivares de uva vitis vinifera nos três diferentes sistemas de
condução analisados.
Estudos futuros serão desenvolvidos buscando identificar mudanças no
comportamento de vinhedos de grupos diferentes de uva – brancas e tintas -, além da
própria diferenciação entre as cultivares de mesmo grupo. A compreensão desse
comportamento pode auxiliar de forma significativa em inferências acerca do estado
nutricional e fitossanitário das plantas, subsidiando tecnicamente o processo de manejo
da produção agrícola.
Agradecimentos
Os autores agradecem ao CNPQ, à FEPAGRO e à EMBRAPA.
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APÊNDICE B
APÊNDICE C
APÊNDICE D